策略在运行过程中产生的一些数据信息，比如股票池、账户信息、订单信息，这些数据是存储在内存中的，如果遇到服务器异常或者策略优化更新之后重启策略，这些数据都会丢失，导致策略运行失真或报错。持久化即是将这些数据存储到硬盘中，量化策略要稳定运行必须进行持久化处理。

以下举例使用pickle进行持久化的示例代码，需要注意的是不能被序列化的数据是无法使用pickle进行持久化的。

def before_trading_start(context, data):

    import pickle

    notebook_path = get_research_path()

    try:
        with open(notebook_path+'days.pkl','rb') as f:
            days = pickle.load(f)
    except:
        pass

    days=0
    days+=1

    with open(notebook_path+'days.pkl','wb') as f:
        pickle.dump(context.days_data,f)

        log.info(days)

附件包括一个统计持仓天数的函数，是一个持久化应用更具体的例子，可按需下载。

关于这个函数的详细说明可参阅http://www.100apple.net/article/detail.html?id=733。

注意：下载文件建议使用电脑浏览器下载，勿用手机下载，否则可能会出现下载不了的情况。